将字符串列转换为整数

Question

我有一个如下所示的数据框

    a   b
0   1   26190
1   5   python
2   5   580

我想让列b只承载整数，但正如你所看到的，python它不是 int 可转换的，所以我想删除 index 处的行1。我的预期输出必须像

    a   b
0   1   26190
1   5   580

如何在python中使用pandas过滤和删除？

Answer 1

您可以使用to_numericwithnotnull和过滤器boolean indexing：

print (pd.to_numeric(df.b, errors='coerce'))
0    26190.0
1        NaN
2      580.0
Name: b, dtype: float64

print (pd.to_numeric(df.b, errors='coerce').notnull())
0     True
1    False
2     True
Name: b, dtype: bool

df = df[pd.to_numeric(df.b, errors='coerce').notnull()]
print (df)

   a      b
0  1  26190
2  5    580

Boud评论的另一个解决方案- 使用to_numericwithdropna并最后转换为intby astype：

df.b = pd.to_numeric(df.b, errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['b'])
df.b = df.b.astype(int)
print (df)
   a      b
0  1  26190
2  5    580

如果需要检查所有具有错误数据的行，请使用isnull- 在应用函数to_numericget后过滤所有数据NaN：

print (pd.to_numeric(df.b, errors='coerce').isnull())
0    False
1     True
2    False
Name: b, dtype: bool

print (df[pd.to_numeric(df.b, errors='coerce').isnull()])
   a       b
1  5  python